Question

你好，请问你知道在matlab神经网络工具箱里，学习率在哪里设置吗？

看到你的提问，想问一下，请问matlab神经网络工具箱里学习率在哪里设置啊？
还有怎么看误差的精度已经达到规定的要求呢？还有训练之后performance，training state和regression这几个图说明了什么？怎么看呢？多谢多谢，请大家帮帮忙

Answer 1

lr就是学习率，performance是主要指标，你在程序里写的goal就是MSE，决定最后精度的。

%% BP算法
function Out=bpnet(p,t,p_test)
global S1
net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm');    %trainlm训练函数最有效
%net=newff(P,T,31,{'tansig','purelin'},'trainlm');%新版用法
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.00001;
net.trainParam.lr=0.01;  %这是学习率
net=train(net,p,t);
Out=sim(net,p_test);
end

追问

非常感谢你的回答，我是想知道Plots那一块里Performance、training State和Regression表达了什么意思？怎么看呢？还有为什么我的训练总是没达到精度要求就停止了呢？

追答

Performance是MSE.
提前终止训练可能是你的epoch设的太小，或者performance没有设好设的过大。

追问

那请问performance是在哪里设置呢？另外MSE是什么？麻烦了，分会给你的

追答

net.trainParam.goal=0.00001;%这一句设置目标
MSE(均方差)，该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和再除以N.

追问

非常感谢你，已采纳你的答案，另外我现在对建立BP神经网络的理解就是这样一些步骤：
1. 输入数据；
2. 数据归一化；
3. 建立网络，选择训练函数，神经元数等；
4. 设定训练参数；
5. 开始训练；
6. 测试网络；
7. 将得到的结果反归一化与原输出数据进行比较。
这样理解对吗？权值阈值什么的不用自己调吧？
这是我在论坛的提问，如果有空能帮我看一下我写的代码吗，谢谢，非常感谢你的回答。

追答

流程是正确的。权值阈值就是通过BP算法自动训练的，肯定不需要你自己管（如果你用它的train函数的话）。